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Sequence-Based Prediction of Protein-Protein Interactions by Means of Rotation Forest and Autocorrelation Descriptor

机译:旋转森林和自相关描述符的蛋白质-蛋白质相互作用的基于序列的预测

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摘要

We propose a sequence-based multiple classifier system, i.e., rotation forest, to infer protein-protein interactions (PPIs). Moreover, Moran autocorrelation descriptor is used to code an interaction protein pair. Experimental results on Saccharomyces cerevisiae and Helicobacter pylori datasets show that our approach outperforms those previously published in literature, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.
机译:我们提出了一种基于序列的多重分类器系统,即轮作林,以推断蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)。此外,Moran自相关描述符用于编码相互作用蛋白对。在酿酒酵母和幽门螺杆菌数据集上的实验结果表明,我们的方法优于以前在文献中发表的方法,证明了该方法的有效性。

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